乍看之下，人工智能行业似乎火上浇油，消费者需求巨大，投资者兴趣浓厚。事实上，风投对人工智能初创企业的投资从2014年的32亿美元上升到2017年头五个月的95亿美元以上。人工智能有着无数令人兴奋的发展前景，包括医疗保健、农业和其他技术领域的应用，但人工智能产业还不是一列失控的火车。
最大的障碍
人工智能有很多令人兴奋的刺激因素，但一些重大障碍阻止了它更具爆炸性的增长:
1 .灵活性
年轻初创企业最大的优势之一是灵活性;大公司往往会面临长期决策和无法实现重心转移的问题，但规模较小、反应灵敏的公司可以更快、更有效地应对新情况。然而，AI初创公司并不一定享受这种优势，因为AI非常复杂，依赖于太多未知变量，因此很难在项目中间转换。这可能会让一些人工智能初创公司陷入困境，或者拖延项目，远远超过最初的时间表。
2 .人才短缺
精通机器学习并具有足够创新能力以创建新功能的专业人员数量非常少。人工智能领域人才短缺，对行业发展速度产生了深远的影响。
熟练的人工智能开发人员可能会要求高薪，这使得初创公司很难负担得起，即使是拥有足够现金的初创公司也可能难以填补人工智能职位。
3 .竞争
有数以百计有趣的人工智能初创公司在地平线上或发展中。这听起来对希望获得下一代技术的消费者来说是一个令人兴奋的前景，但它也带来了一个重要的问题:竞争。为了击败竞争对手，初创企业被迫做出更快的决策，更快地进入市场，并调整功能。这导致一些初创公司更快地倒闭，而另一些公司则推出劣质产品。
4 .销售周期不可预测性
目前很少有人工智能产品有明确的销售周期。首先，人工智能仍然是一个相对较新的领域，所以它的市场还没有明确界定。许多应用程序可以很好地针对单个用户或公司，而且很难准确地预测产品在开发周期结束时的样子——即使您有一个有远见的计划。这使得AI初创企业很难准确预测其收入流，更难确保在成长初期有足够的收入维持运营。
5 .机器学习复杂性
不用说，编程高级AI功能是极其复杂的。如果您遵循现有公式并依赖于我们已经掌握的集体知识，那么机器学习就变成了一个简单的复制、粘贴然后调整的问题。但是要在这个领域真正创新，你需要丰富的知识和经验，以及尝试新事物的精神。
6 .处理能力
大多数人工智能系统需要大量的处理能力才能工作。直到最近，这一直是一个重要的限制因素;许多初创公司无法及时得到所需的处理芯片。现在，像Nvidia这样的公司正享受着对人工智能应用程序处理芯片的需求，并报告了创纪录的销售和兴趣。然而，一般来说，处理增长并不能完全跟上最新的AI技术，这一基本限制可能仍然是开发人员的问题。
AI发展会放缓吗?
那么，我们是否有可能看到人工智能技术的发展放缓?从短期来看，这是可能的，尽管高水平的消费刺激和风险资本可能抵消这些影响。随着技术变得更容易获取和掌握，这一领域的创新者自然会克服其中的许多问题。在此之前，他们将继续使本已复杂的行业复杂化。
via： venturebeat
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